JP2018181052A - モデル同定装置、予測装置、監視システム、モデル同定方法および予測方法 - Google Patents
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Abstract
Description
y(t)=u(t−1)+2+e(t),−4≦u(t−1)≦−1
y(t)=−u(t−1)+e(t),−1<u(t−1)<2
y(t)=u(t−1)+2+e(t),2≦u(t−1)≦4
の3つの数式を定めておくことができる。なお、e(t)は、白色雑音である。この数式の関係を用いて、一部の指標データに対するラベル情報を自動で作成することもできる。
12 センサデータ記憶部
13 モデル生成用データ取得部
14 ラベルデータ統合部
15 クラスタリング計算部
16 モデルパラメータ推定部
17 分離超平面推定部
18 モデル記憶部
20 ラベル付加部
21 指標データ取得部
22 指標データ表示部
23 ラベル情報取得部
24 ラベルデータ作成部
31 モデル取得部
32 予測用入力データ取得部
33 予測計算部
34 予測値記憶部
40 判定部
100 モデル同定装置
200 予測装置
300 監視システム
Claims (7)
- 複数の入出力データのうち一部に、所属するモードのラベルを付加するラベル付加部と、
前記ラベルが付加された入出力データを用いて前記複数の入出力データを各モードに分類するクラスタリングを行うクラスタリング部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、各モードの数理モデルのパラメータを推定するパラメータ推定部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、入力データを前記数理モデルのそれぞれに分類するための分離超平面を推定する分離超平面推定部と、を備えることを特徴とするモデル同定装置。 - 前記クラスタリング部は、前記ラベルが付加された入出力データと前記ラベルが付加されていない入出力データとの類似度と、前記ラベルが付加されていない入出力データ間の類似度と、に基づいて、前記複数の入出力データのクラスタリングを行うことを特徴とする請求項1記載のモデル同定装置。
- 請求項1または2に記載のモデル同定装置の前記分離超平面推定部が推定した前記分離超平面を用いて入力データを前記数理モデルのそれぞれに分類し、前記数理モデルのそれぞれに分類された前記入力データに前記数理モデルのパラメータを適用することで、前記入力データに対する出力データの予測値を計算する計算部を備えることを特徴とする予測装置。
- 請求項3の予測装置の前記計算部が計算した予測値と、前記入力データに対する出力データの実測値と、の乖離度が閾値を超えるか否かを判定する判定部を備えることを特徴とする監視システム。
- 複数の入出力データのうち一部に、所属するモードのラベルをラベル付加部が付加し、
前記ラベルが付加された入出力データを用いて前記複数の入出力データを各モードに分類するクラスタリングを、クラスタリング部が行い、
前記クラスタリングの結果に基づいて、各モードの数理モデルのパラメータをパラメータ推定部が推定し、
前記クラスタリングの結果に基づいて、入力データを前記数理モデルのそれぞれに分類するための分離超平面を、分離超平面推定部が推定する、ことを特徴とするモデル同定方法。 - 前記ラベルが付加された入出力データと前記ラベルが付加されていない入出力データとの類似度と、前記ラベルが付加されていない入出力データ間の類似度と、に基づいて、前記複数の入出力データのクラスタリングを行うことを特徴とする請求項5記載のモデル同定方法。
- 計算部が、請求項5または6に記載のモデル同定方法の前記分離超平面推定部が推定した前記分離超平面を用いて入力データを前記数理モデルのそれぞれに分類し、前記数理モデルのそれぞれに分類された前記入力データに前記数理モデルのパラメータを適用することで、前記入力データに対する出力データの予測値を計算する、ことを特徴とする予測方法。
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2017
- 2017-04-17 JP JP2017081413A patent/JP6930195B2/ja active Active
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